Your AI powered learning assistant

Как мы научили роботов-курьеров переходить дорогу

Сенсорные системы навигации роботов Роботы-доставщики сталкиваются со сложными задачами при навигации в городских условиях, полагаясь на передовые сенсорные системы, такие как камеры, лидары, радары и ультразвуковые датчики. Лидары обеспечивают точное обнаружение объектов с точностью до сантиметра, используя отраженные лазерные лучи для создания облаков точек. Радары обнаруживают объекты на больших расстояниях, но с меньшей точностью определяют их скорость. Ультразвуковые датчики работают в непосредственной близости, чтобы избежать столкновений с ближайшими препятствиями.

Камеры и нейронные сети для распознавания дорожных сигналов Для интерпретации сигналов светофора и дорожных знаков, которые другие датчики не могут распознать только по цвету или форме, роботы-доставщики используют камеры, соединенные с нейронными сетями. Эти системы анализируют кадры с камер, чтобы точно определить цвета сигналов, прежде чем безопасно проехать перекрестки. Операторы помогают при плохой видимости или возникновении неопределенных ситуаций; кроме того, в ответах робота запрограммированы задержки в качестве дополнительной меры предосторожности против ошибок.

Адаптация роботов к динамичным городским изменениям Изначально карты упрощали навигацию, отмечая расположение пешеходных переходов и светофоров, однако постоянные изменения, такие как строительство, со временем делают статичные карты ненадежными. В настоящее время цель состоит в том, чтобы дать роботам возможность самостоятельно определять местоположение пешеходных переходов и сигналов без постороннего руководства — постоянная задача, требующая дальнейшего развития автономных технологий.